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概要

Bigtable は、Google のフルマネージドでスケーラブルな NoSQL データベース サービスです。Bigtable は、大量のデータを Key-Value ストアに格納する用途に最適です。パーソナライズ、広告テクノロジー、金融テクノロジー、デジタル メディア、モノのインターネット（IoT）などのユースケースに広く利用されています。また、低レイテンシで高スループットの読み取りと書き込みをサポートしており、大量のデータにすばやくアクセスして処理や分析を行うことができます。

Bigtable には、インスタンスの健全性とパフォーマンスをモニタリングおよび管理するための多くのオプションが用意されています。たとえば、ストレージ（ディスク）とコンピューティング（CPU）の使用率を示すグラフ、ノードの自動スケーリングの柔軟なオプション、データの耐久性と可用性を高めるレプリケーション、テーブルのバックアップと復元などがあります。

このラボでは、さまざまなグラフにアクセスして Bigtable インスタンスのディスク使用量をモニタリングします。次に、既存のクラスタを更新し、ノードの自動スケーリングを使用します。さらに、インスタンスにレプリケーションを実装し、Bigtable のデータをバックアップおよび復元します。

演習内容

このラボでは、Bigtable インスタンスの健全性とパフォーマンスをモニタリングおよび管理する方法について学びます。

• Bigtable インスタンスのディスク使用量と CPU 使用率をモニタリングする。
• Bigtable でノードの自動スケーリングとレプリケーションを構成する。
• Bigtable でデータをバックアップし、復元する。

前提条件

• インスタンス、スキーマ、キーなど、データベースの概念や用語についての基礎知識があること
• Bigtable スキーマの設計とクエリというタイトルのラボを完了していること

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モード（推奨）またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。

• ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] ペインには、以下が表示されます。

   • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
   • 残り時間
   • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します）。

   ラボでリソースがスピンアップし、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

   ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   [ラボの詳細] ペインでもユーザー名を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   [ラボの詳細] ペインでもパスワードを確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

7. その後次のように進みます。

   • 利用規約に同意してください。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスにアクセスするには、ナビゲーション メニューをクリックするか、[検索] フィールドにサービス名またはプロダクト名を入力します。

Cloud Shell をアクティブにする

Cloud Shell は、開発ツールと一緒に読み込まれる仮想マシンです。5 GB の永続ホーム ディレクトリが用意されており、Google Cloud で稼働します。Cloud Shell を使用すると、コマンドラインで Google Cloud リソースにアクセスできます。

1. Google Cloud コンソールの上部にある「Cloud Shell をアクティブにする」アイコン をクリックします。

2. ウィンドウで次の操作を行います。

   • Cloud Shell 情報ウィンドウで操作を進めます。
   • Cloud Shell が認証情報を使用して Google Cloud API を呼び出すことを承認します。

接続した時点で認証が完了しており、プロジェクトに各自の Project_ID、 が設定されます。出力には、このセッションの PROJECT_ID を宣言する次の行が含まれています。

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud は Google Cloud のコマンドライン ツールです。このツールは、Cloud Shell にプリインストールされており、タブ補完がサポートされています。

3. （省略可）次のコマンドを使用すると、有効なアカウント名を一覧表示できます。

gcloud auth list

4. [承認] をクリックします。

出力:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. （省略可）次のコマンドを使用すると、プロジェクト ID を一覧表示できます。

gcloud config list project

出力:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注: Google Cloud における gcloud ドキュメントの全文については、gcloud CLI の概要ガイドをご覧ください。

タスク 1. ディスク使用量をモニタリングする

Bigtable インスタンスのパフォーマンスを維持するためには、インスタンス内の各クラスタでディスク使用量と CPU 使用率をモニタリングすることが重要です。

このタスクでは、Bigtable の [モニタリング] タブを使用してクラスタのディスク使用率を確認し、値が推奨されるしきい値を下回っていることを確認します。

ディスク使用率をモニタリングする

Bigtable では、各クラスタのストレージ容量はストレージの種類（SSD または HDD）とノード数によって決まります。クラスタ内のデータ量が増加すると、Bigtable はクラスタ内のノード間でデータを再分散します。

一般に、クラスタ内のディスク ストレージの使用率は 70% 未満にすることをおすすめします。レイテンシの影響を受けやすいアプリケーションの場合、ノードあたりのストレージ使用率を 60% 未満にすることをおすすめします。データが増加した場合は、ノードを追加して低レイテンシを維持します。

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[データベース] の下にある [Bigtable] をクリックします。

2. sandiego というインスタンス ID をクリックします。

3. Bigtable のナビゲーション メニューで、[システム分析情報] をクリックします。

4. [グループ化] で [クラスタ] を選択します。

   接頭辞ストレージで始まる名前のグラフを確認します。

   ノードのストレージ使用量は、クラスタ内のストレージ使用量（バイト）をノード数で割ることで計算できます。

タスク 2. ノードの自動スケーリングを構成する

クラスタのディスクと CPU の使用率を確認した後、推奨されるコンピューティングおよびストレージ レベルを満たすためにノード数を増やす必要が生じる場合があります。Bigtable では、クラスタ内のノード数を手動で割り当てるか、自動スケーリングするかを選択できます。

クラスタで自動スケーリングが有効になっている場合、Bigtable は CPU とストレージの使用率の目標値を満たすために、ノード数を自動的に調整します。このタスクでは、既存の Bigtable インスタンスのクラスタでノードの自動スケーリングを有効にします。

1. Bigtable のナビゲーション メニューで、[インスタンス] の下にある [概要] をクリックします。

2. クラスタ ID のリストから、sandiego-traffic-sensors-c1 という名前のクラスタ ID をクリックします。

   [概要] セクションに表示されている詳細を確認します。ノード スケーリング モードは現在 [ノードを手動でスケーリングします] に設定されています。

3. ノードの自動スケーリングをクラスタに適用するには、次のコマンドを実行します。

gcloud bigtable clusters update sandiego-traffic-sensors-c1 \ --instance=sandiego \ --autoscaling-min-nodes=1 \ --autoscaling-max-nodes=3 \ --autoscaling-cpu-target=60

4. ページを更新して、[ノードを自動スケーリングする] の [詳細を表示] をクリックします。

   クラスタに自動スケーリングが適用され、最小 1 ノードから最大 3 ノードまで自動スケーリングされます。CPU 使用率の目標値は、推奨値である 60% に設定されています。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。ノードの自動スケーリングを構成します。

タスク 3. レプリケーションを構成する

インスタンスにクラスタが 1 つしかない場合、データの耐久性と可用性は、そのクラスタが存在するゾーンに制限されます。レプリケーションでは、複数のゾーンまたはリージョンにデータの個別のコピーを保存し、必要に応じてクラスタ間で自動的にフェイルオーバーすることで、耐久性と可用性の両方を向上できます。

このタスクでは、自動スケーリングを有効にした新しいクラスタを追加して、Bigtable インスタンスでレプリケーションを構成します。これにより、新しいクラスタに必要なリソースが適切にプロビジョニングされます。

1. インスタンスの [概要] ページに戻るには、インスタンス sandiego をクリックします。

2. [インスタンスを編集] をクリックします。

3. [クラスタを追加] をクリックします。

4. 必要な情報を入力して、新しいクラスタを作成します。

プロパティ	値
クラスタ ID	sandiego-traffic-sensors-c2
リージョン
ゾーン	任意の利用可能なゾーンを選択
ノード スケーリング モード	自動スケーリング
最小	1
最大	3
CPU 使用率の目標値	60

5. [追加] をクリックします。

6. [保存] をクリックします。

これで、クラスタ ID のリストに、次の 2 つのクラスタが表示されるようになりました。

• sandiego-traffic-sensors-c1
• sandiego-traffic-sensors-c2

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。レプリケーションを構成します。

タスク 4. Bigtable でデータをバックアップし、復元する

Bigtable では、テーブルのスキーマとデータをバックアップし、必要に応じてバックアップを新しいテーブルに復元できます。レプリケーションは、異なるリージョンまたはゾーンへのフェイルオーバーを目的としていますが、バックアップは、アプリケーション レベルのデータ破損や、テーブルを誤って削除するなどの操作エラーからデータを復元することを目的としています。

このタスクでは、current_conditions というテーブルのバックアップを作成し、そのバックアップをインスタンス内の新しいテーブルに復元します。

バックアップを作成する

1. Bigtable のナビゲーション メニューで、[インスタンス] の下にある [テーブル] をクリックします。

2. テーブル ID のリストで、current_conditions の行にある [テーブル アクション]（）メニューをクリックし、[バックアップを作成] を選択します。

   テーブル ID には current_conditions が事前入力されており、これがこのテーブルの最初のバックアップになります。

3. [クラスタ ID] で sandiego-traffic-sensors-c1 を選択します。

   クラスタ ID は、テーブルのバックアップ対象およびバックアップの保存先となるクラスタを識別します。

4. [バックアップ ID] に「current_conditions_30」と入力します。

5. [有効期限を設定する] で [30 日] を選択します。

   有効期限は、現在から 30 日後の日付に自動的に設定されます。

6. [作成] をクリックします。

バックアップを復元する

Bigtable では、バックアップを読み取ることはできません。バックアップのデータにアクセスするには、Bigtable の [バックアップ] タブにある [復元] オプションを使用します。

1. バックアップ ID のリストで、current_conditions_30 の行にある [復元] をクリックします。

2. [テーブル ID] に「current_conditions_30_restored」と入力します。

3. [復元] をクリックします。

4. テーブル ID のフィルタを削除するには、[Table: current_conditions_30_restored] の横にある [x] をクリックします。

   これで、テーブル ID のリストに、次の 2 つのテーブルが表示されるようになりました。

   • current_conditions
   • current_conditions_30_restored

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。バックアップを作成して復元します。

バックアップを削除する

不要になったバックアップは簡単に削除できます。

1. Bigtable のナビゲーション メニューで、[インスタンス] の下にある [バックアップ] をクリックします。

2. バックアップ ID のリストで、current_conditions_30 の行にあるその他メニューをクリックし、[削除] を選択します。

3. 確認ダイアログで「current_conditions_30」と入力します。

4. [削除] をクリックします。

お疲れさまでした

これで、ディスク使用率の確認、ノードの自動スケーリングとレプリケーションの有効化、データのバックアップと復元など、Bigtable インスタンスの健全性とパフォーマンスをモニタリングおよび管理するための主要なタスクが完了しました。

次のステップと詳細情報

• Bigtable インスタンスの作成と管理: チャレンジラボというタイトルのラボをご確認ください。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2025 年 5 月 7 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 5 月 7 日

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